আমি একটি মেশিন নিয়ন্ত্রণ প্রকল্পে কাজ করছি। অপারেশন চলাকালীন আমরা মোটরের স্রোত পরিমাপ করতে পারি। সফলভাবে একটি অপারেশন করে দুটি মোটর থেকে প্রাপ্ত নমুনা তথ্য নীচে। লাল ট্রেসটি একটি মোটর থেকে স্রোত দেখায়, নীলটি অন্য থেকে কারেন্টটি সন্ধান করে। আমি চেষ্টা করতে চাই এবং মেশিনের আচরণের সমস্যাগুলি চিহ্নিত করার জন্য একটি অ্যালগরিদম নিয়ে আসতে চাই। সমস্যাগুলি অত্যধিক উচ্চ মোটর স্রোত, শূন্য মোটর স্রোতের নিকটে, অপারেশন শেষে বর্তমান বৃদ্ধি, স্বাভাবিকের চেয়ে একটি সংক্ষিপ্ত সময়ের সিরিজ, সাধারণ কিছু যা নীচে সাধারণ অপারেশনের মতো দেখায় না। কেউ কি এটি অর্জনের জন্য একটি ভাল অ্যালগরিদম প্রস্তাব করতে পারেন? কেবলমাত্র আমি যার সাথে পরিচিত, এটি হ'ল একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক। আমি মোটর স্রোতে প্রকৃত ডেটার একটি এক্সেল ফাইল রেখেছি
সম্ভবত পরিসংখ্যান এসই সাইটের জন্য আরও উপযুক্ত, কারণ এতে কোনও সময়ের সিরিজের অসাধারণ সনাক্তকরণ এবং পরিসংখ্যানগত মডেলিং জড়িত। বেঁচে থাকার বিশ্লেষণ কোনও ভূমিকা নিতে পারে, যদিও এটি প্রশ্ন থেকে পরিষ্কার নয়।
—
Iterator
আপনি কি "সমস্যার" একটি চিত্র পোস্ট করতে পারেন? একটি ধারণা হ'ল "আদর্শ অপারেশন" (লাল রেখার মতো) এবং "প্রকৃত অপারেশন" (নীল রেখা) এর মধ্যে দূরত্ব গণনা করা। যদি কোনও বিষয় "আদর্শ অপারেশন" থেকে খুব দূরে থাকে তবে এটি সমস্যা হিসাবে চিহ্নিত করুন।
—
Zach
+1 এটি একটি মূল ধারণা: আচরণটি বৈশিষ্ট্যযুক্ত করতে অ্যাপ্লিকেশন-নির্দিষ্ট জ্ঞান ব্যবহার করুন। এটি যে কোনও বিশুদ্ধ পরিসংখ্যান কৌশল সম্ভবত হতে পারে তার চেয়ে অনেক বেশি প্রাসঙ্গিক এবং শক্তিশালী হবে। পরিসংখ্যানগুলি তখন "বেসলাইন" বা আদর্শ সিরিজের সাথে ডেটার তুলনা করার উপায়গুলি সরবরাহ করতে পারে ।
—
হোবার
তাত্ত্বিক বা আদর্শ ব্যবহারের এই ধারণাটি সহজেই কোনও স্থানান্তর ফাংশন মডেলে প্রেডেক্টর / কারণ / ডান-হাত সমর্থন সিরিজ হিসাবে অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে যা আমার উত্তরটিতে বর্ণিত পরিবর্তন পয়েন্ট সনাক্তকরণ তথ্য দেবে।
—
আইরিশস্ট্যাট
@ আইরিশ আমি মনে করি এটি এত সহজ নয়। বর্তমান ব্যবহারের একটি বৈশিষ্ট্যযুক্ত আকার রয়েছে: একটি প্রাথমিক দ্রুত স্পাইক, একটি ধীর (ক্ষণস্থায়ী?) হ্রাস, একটি দীর্ঘ অঞ্চল (আশাবাদী) স্থিতিশীল বর্তমানের পরে, চূড়ান্ত ড্রপ-অফ (যা একটি বৈশিষ্ট্যযুক্ত আকার ধরে) এর শেষে রয়েছে । বিশদগুলি পৃথক হবে, তবে "খারাপ" প্রকরণের থেকে সাধারণ পরিবর্তনের পার্থক্য কী key উদ্বেগের বিষয় হ'ল প্রাথমিক স্পাইকগুলির তুলনামূলক উচ্চতা এবং সমাপ্তির জন্য সময় নেওয়া like মনে রাখবেন, উদ্দেশ্যগুলি সমস্যাগুলি চিহ্নিত করা এবং স্ট্যান্ডার্ড বিশ্লেষণগুলির তুলনায় এর কিছু সূক্ষ্ম হতে পারে।
—
হোবার